1.一种基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构造BP神经网络流量分类器对网络流量进行分类；

S2、根据不同类型流量对软件定义回程网络中OpenFlow节点和链路的流表资源、带宽资源偏向不同的特性，建立分类流量的Logit选择模型；

S3、根据S2中得到的选择结果，寻找网络流量从入口节点至目的节点的可达路径，计算可达路径的流表和带宽资源开销；

S4、在满足流量转发、流表容量和链路负载条件的情况下，SDN控制器从S3中得到的可达路径中计算并选择使得网络流量在路由时流表和带宽资源总开销最小的路径。

2.根据权利要求1所述的基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于，S1具体包括如下步骤：S11、基于无线接入与回程网络的联合研究场景特点，选择网络流量分类特征；

S12、采用包含输入层、隐层和输出层的三层神经网络结构，将分类特征数据输入至输入层，并设定隐层神经元以及输出层神经元激活函数，随后计算输出层的误差，并将误差逆向传播至隐层神经元中，最后根据隐层神经元的误差对网络权值和阈值进行调整，构造BP神经网络流量分类器，进而得到网络流量的分类结果。

3.根据权利要求2所述的基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于，S11中所述分类特征包括：数据包个数、数据包平均大小、数据包大小分布方差、数据包平均时间间隔、数据包时间间隔分布方差以及流速率。

4.根据权利要求1所述的基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于，S2具体包括如下步骤：S21、使用S1中构造的BP神经网络流量分类器将网络流量划分为散列流、平滑流以及低速率流三类，随后根据各个类型网络流量的特征，分析三类网络流量对节点处流表资源的消耗情况以及三类网络流量对链路带宽资源的消耗情况；

S22、建立分类流量的Logit选择模型，针对不同类型网络流量设计模型中的效用函数，根据效用最大化原则得到网络流量对回程网络边缘节点的选择概率，将网络流量的接入问题转化为回程网络边缘节点被选择的概率问题，进而得到网络流量进入回程网络时的入口节点。

5.根据权利要求4所述的基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于：在S21中，所述三类网络流量对节点处流表资源的消耗情况从高到低依次为散列流、平滑流、低速率流；所述三类网络流量对链路带宽的资源消耗情况从高到低依次为平滑流、低速率流、散列流。

6.根据权利要求4所述的基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于：在S22中，所述效用函数由系统效用与随机效用两部分组成，所述系统效用部分用于描述SDN控制器收集到的软件定义回程网络中边缘OpenFlow节点状态属性，所述随机效用部分用于描述网络流量所属类型的特征。

7.根据权利要求1所述的基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于，S3具体包括如下步骤：SDN控制器收集软件定义回程网络中的相关信息，所述相关信息至少包括节点与链路状态参数、拓扑连接信息、OpenFlow节点处的单位流表开销以及回程链路上的单位开销；SDN控制器基于所述相关信息，寻找网络流量从入口节点至目的节点的可达路径，并计算可达路径的流表和带宽资源开销。

8.根据权利要求1所述的基于流量分类的软件定义回程网络路由方法，其特征在于，S4具体包括如下步骤：SDN控制器为软件定义回程网络中的网络流量选择使流表和带宽资源总开销最小的路由路径，所述路径经过的节点类型包含源节点、目的节点以及转发节点三类；其中，源节点作为网络流量进入回程网络的入口节点，目的节点作为网络流量最终路由的目的地、不再进行下一跳转发，中间节点流入的网络流量大小与流出的网络流量大小一致。